CN113313225B

CN113313225B - 基于稀疏点阵码的防伪方法

Info

Publication number: CN113313225B
Application number: CN202110776159.2A
Authority: CN
Inventors: 鞠翔; 贾元新; 苟佳洁; 匡扶
Original assignee: Beijing Weidian Technology Co ltd
Current assignee: Beijing Microdot Science and Technology Co.,Ltd.
Priority date: 2021-07-09
Filing date: 2021-07-09
Publication date: 2021-11-19
Anticipated expiration: 2041-07-09
Also published as: CN113313225A

Abstract

本发明公开了一种基于稀疏点阵码的防伪方法，步骤包括：选定待防伪加工的稀疏点阵二维码码制；基于选定码制的编解码算法将待编码的信息生成为点阵图像；计算待编码信息对应的防伪信息定位种子，以对点阵图像中待嵌入防伪特征信息的位置进行定位；对点阵图像进行倍增扩大，得到点阵棋盘格图像；将防伪特征信息嵌入到点阵棋盘格图像上的防伪信息定位种子所定位的位置处，得到最终的防伪码图像；将防伪码图像赋码到印刷品上；对印制在印刷品上防伪码进行防伪检测。基于本发明提供的防伪方法生成的防伪码图像具有隐蔽性高、防复制能力强，赋码耗材成本少，且适于软件包、硬包装、塑料、瓷砖、金属等各种材质表面印刷的优点。

Description

基于稀疏点阵码的防伪方法

技术领域

本发明涉及防伪技术领域，具体涉及一种基于稀疏点阵码的防伪方法。

背景技术

早年，商品防伪主要依赖于购后查验防伪号码，如通过拨打400电话或通过手机、电脑等智能终端输入防伪码进行防伪查验，但查验麻烦、体验不佳。为提高查验效率，业内普遍开始提供扫码防伪应用，即将防伪码通过公开码制生成图像附着在包装表面用于查询验证。这种查询验证方式主要分为两种，一种是购后防伪，即购后刮开防伪码附着区域获得防伪码，然后借助网站或手机软件联网查有此码即为正品；另一种是够前防伪，即购买前大家都可以扫描查询，但是如果查询次数过多，查询后台通常会判定该商品可能存在伪货或窜货风险，可能导致实际为正品的商品被误判为非正品。

近些年，二维码防伪技术日益成熟，由于矩阵式、密集型二维码具有信息容量大、响应速度快等优点，如Data Matrix、MaxiCode、Aztec、QR Code、PDF417、Vericode、Ultracode、Code 49、Code 16K等高密度性二维码在商品防伪中得到了广泛应用。其中，目前公知最通用的是QR码，不过QR码为代表的密集型二维码，通常须要求8mm*8mm的区域展示才能解码，没有隐蔽性，无法用作市场稽查的暗码。QR的防伪应用主要通过可变印刷工艺后的码值与云端标准码值进行比对来实现码值核验，QR码存在美观、使用成本低的优点，但也存在易被复制、盗码的缺陷。

后来，进一步由基于密集型二维码如QR码做的码图防伪技术，如CCQR码就是将色彩信息编码到QR码中，利用复制会产生色彩，复制后的码图与原始的色彩范围有偏差从而鉴定商品真伪，但CCQR码对颜色具有较强地敏感性，增了颜色耗材使用的成本，并且对印刷工艺具有较高要求，且仅能够印制在有限的材质表面，限制了其使用范围。

还有一些思路，专利号为CN103279731A公开了一种二维码防伪方法，其利用印刷二维码时产生的随机图像细节作为防伪特征部分，由于防伪特征部分难以被复制，从而使得该二维码防伪方法具有较高地防伪能力。但是这种二维码防伪方法必须对每个印制后的二维码提取防伪特征，并且不允许对提取的防伪特征进行事后校正修改，因此对批量印制的二维码须逐个提取防伪特征，导致防伪码制作效率低下，不适于批量制作。

发明内容

本发明的目的在于提供一种隐蔽性高、防复制能力强，赋码耗材成本少，且适于软件包、硬包装、塑料、瓷砖、金属等各种材质表面印刷的基于稀疏点阵码的防伪方法。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

提供一种基于稀疏点阵码的防伪方法，步骤包括：

1）选定待防伪加工的稀疏点阵二维码码制；

2）基于选定码制的编解码算法将待编码的信息生成为点阵图像；

3）计算所述待编码信息对应的防伪信息定位种子，以对所述点阵图像中待嵌入防伪特征信息的位置进行定位；

4）对所述点阵图像进行倍增扩大，得到点阵棋盘格图像；

5）将防伪特征信息嵌入到所述点阵棋盘格图像上的所述防伪信息定位种子所定位的位置处，得到最终的防伪码图像。

作为本发明的一种优选方案，所述待编码信息为按预设编码规则生成的若干具有唯一性的序列号或者所述序列号与文本拼接形成的组合信息，所述文本包括网站URL前缀。

作为本发明的一种优选方案，步骤3）中，计算所述防伪信息定位种子的方法步骤具体包括：

3.1）将码值字符串转换成byte数组；

3.2）取所述byte数组中的前或后8位放入种子数组；

3.3）将所述种子数组转换为长整型作为所述防伪信息定位种子。

作为本发明的一种优选方案，步骤5）中，将所述防伪特征信息嵌入到所述点阵棋盘格图像上的方法步骤具体包括：

5.1）根据所述防伪信息定位种子，计算待嵌入的所述防伪信息特征在所述点阵棋盘格图像上的随机分布位置；

5.2）将所述防伪特征信息嵌入到所计算的对应的棋盘格位置中。

作为本发明的一种优选方案，步骤5.1）中，计算待嵌入的所述防伪特征信息在所述点阵棋盘格图像上的随机分布位置的方法步骤具体包括：

5.11）遍历所述点阵棋盘格图像上的每一个棋盘格，并以所述防伪信息定位种子作为随机算法的种子生成每个所述棋盘格对应的随机数；

5.12）针对每个所述随机数对10求余数m；

5.13）判断所述余数m的数值是否与有效余数的数值相同，

若是，则将所述余数m对应的所述棋盘格确定为待嵌入所述防伪特征信息的一所述随机分布位置；

若否，则判定所述余数m对应的所述棋盘格不必嵌入所述防伪特征信息。

作为本发明的一种优选方案，步骤5.2）中，将所述防伪特征信息嵌入到对应的棋盘格位置处的方法步骤具体包括：

5.21）对待嵌入所述防伪特征信息的深色棋盘格进行图像模板替换；

5.22）对待嵌入所述防伪特征信息的浅色棋盘格做分类，以确定不同类型的所述浅色棋盘格分别对应的拟替换图像模板，不同类型的所述防伪信息特征嵌入在所述图像模板中；

5.23）将各所述图像模板替换到对应的原色块位置中，完成对所述棋盘格的防伪特征信息嵌入。

作为本发明的一种优选方案，步骤5.21）中，所述图像模板中的深色像素格的数量与像素格总数的比值大于50%。

作为本发明的一种优选方案，步骤5.22）中，对待嵌入所述防伪特征信息的所述浅色棋盘格做分类的方法为：

判断当前浅色棋盘格上下左右、左上、右上、左下、右下8邻域的棋盘格是否有深色棋盘格，

若是，则将当前的所述浅色棋盘格确定为待嵌入鲁棒性防伪特征信息的棋盘格；

若否，则将当前的所述浅色棋盘格确定为待嵌入脆弱性防伪特征信息的棋盘格。

作为本发明的一种优选方案，步骤5.22）中，确定待嵌入鲁棒性防伪特征信息的所述浅色棋盘格拟替换的所述图像模板的方法为：

选取灰度值在144-192之间的任意一种或多种颜色作为拟替换的所述图像模板内的每个像素的可选颜色并填充；

确定待嵌入脆弱性防伪特征信息的所述浅色棋盘格拟替换的所述图像模板的方法为：

选择灰度值在192-240之间的任意一种或多种颜色作为拟替换的所述图像模板内的每个像素的可选颜色并填充。

作为本发明的一种优选方案，所述防伪特征信息包括棋盘格的灰度值、区域大小、通道灰度值、圆度、图形惯性、凸度以及棋盘格与四周最近棋盘格中心的横向和纵向以及斜向上的距离及其所组成的方差、平方差、角度的任意的一种或多种。

本发明具有以下有益效果：

1、基于稀疏点阵码生成的点阵图像所要求的扫码检测尺寸更小，更具隐蔽性和美观性；

2、基于稀疏点阵码生成的点阵图像对印刷质量要求较低，更能够兼容各种赋码工艺的各种场景；

3、通过在待编码信息中嵌入网站URL前缀，在保证基本的防伪能力前提下，便于扫码者快速防伪企业网站或商品购买链接，增强企业与买家的沟通互动，提升企业品牌营销价值；

4、在不影响稀疏点阵图解码准确率的基础上，利用复印可能会明显产生相邻深色点加深、飘墨融合等现象，在防伪特征信息中嵌入了复制品的稀疏点阵解码容易失败的细节陷阱，增强了码制的防复制能力；

5、通过变码印刷、传统制版印刷、热转印、喷码等不同印刷方式呈现特定分布规律的防伪特征区间也会对应不同的原理进行针对性设置防伪参数，实现了若伪造者选用与原品印刷方式不相同的印刷方式将会带来更明显的灰度值差异。从而更加快速有效区分真伪；

6、选用印后配置校正策略，即：通过抽样、计算并更新防伪参数到服务器作为待比对数据的方式来满足企业客户生产线的产能要求，又能通过对每一个产线上的每一个码都存储防伪参数作为待比对数据的方式满足企业客户提出的一物一码一指纹的精细化比对的需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的基于稀疏点阵码的防伪方法的实现步骤图；

图2是计算防伪信息定位种子的方法步骤图；

图3是将防伪特征信息嵌入到点阵棋盘格图像上的方法步骤图；

图4是计算待嵌入的防伪特征信息在点阵棋盘格图像上的随机分布位置；

图5是将防伪特征信息嵌入到对应的棋盘格位置处的方法步骤图；

图6是将点阵图像倍增扩大为点阵棋盘格图像的示意图；

图7是图像模板的示意图；

图8是对鲁棒性及脆弱性防伪特征区域进行分类的示意图；

图9是不同样式图像模板嵌入到点阵棋盘格图像后的示意图；

图10是深色点倍增细节示意图；

图11是深色棋盘格拟替换的图像模板的示意图；

图12是浅色棋盘格拟替换的图像模板的示意图；

图13是码制选型、防伪码生成、赋码、检测的流程图；

图14是对印后防伪码图像进行防伪检测的流程图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若出现术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“连接”等指示部件之间的连接关系，该术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个部件内部的连通或两个部件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

如图13所示，本发明实施例提供的基于稀疏点阵码的防伪方法包括四个阶段，一是码制选型阶段，二是防伪码生成阶段，三是防伪码赋码阶段，四是防伪码检测阶段，以下结合附图对四个阶段的实现过程进行具体阐述：

一、码制选型阶段

如图1所示，码制选型是本发明实施例提供的基于稀疏点阵码的防伪方法的步骤1），即选定待防伪加工的稀疏点阵二维码码制（码制是能将任意文字、数字、URI、URL作为防伪二维码生成的编解码算法，本实施例中，编码算法选择的标准在于所生成的防伪二维码中的点的形状能够允许一定程度的细节变化且能够被正常解码；解码算法选择的标准在于具有基本的倾斜图像或微曲图像的定位及抽正能力）。本实施例中，选择若干目前已经公开或者尚未公开的稀疏点阵二维码作为待防伪加工的码制。选择稀疏点阵二维码码制的目的在于：可按防伪检测需求生成任意大小（一般为3mm*3mm以上）的二维码图像印刷在承印物表面，相比传统密集型二维码至少需要8mm*8mm的防伪检测尺寸更少影响包装美观、更具防伪隐蔽性。稀疏点阵二维码图像相比较传统的Data Matrix、MaxiCode、Aztec、QR Code、PDF417、Vericode、Ultracode、Code 49、Code 16K等高密度型二维码图像的直观表现为浅色格更多且没有明显的人眼能区分的边界。

稀疏点阵二维码图像支持最小3mm*3mm的完整区域保存即可被识读，即该码制能支持生成32位唯一序列前提下最小图像分辨率可达96*96，能对设备图像采集的分辨率宽松到300dpi。

优选地，稀疏点阵可随机排布、自由变换，可呈现矩形、斜线、菱形等形态。点阵中的每个像素点的色彩值可在不影响码制二值化结果的前提下自由变换替换。

二、防伪码生成阶段

防伪码生成阶段对应本实施例提供的基于稀疏点阵码的防伪方法的步骤2）-5），如图1所示，即：

步骤2）基于选定码制的编解码算法将待编码的信息生成为点阵图像；待编码信息为在数据库中按预设编码规则生成的若干具有唯一性的序列号，位数在12位到128之间（具体位数根据客户需求进行合理设置即可）。

优选地，待编码信息由唯一的序列号与文本拼接组成，拼接的文本内容可以为溯源系统中客户提供的网站URL前缀，如：http://chinawecode.com/tpid/00000000000000000000000000000000，将URL前缀与序列号拼接形成待编码信息可实现扫描后跳转到设定网页实现企业与消费者更加方便的沟通互动或者直接引导消费者到指定网站购买商品，提升企业营销效果。

步骤3）计算待编码信息对应的防伪信息定位种子，防伪信息定位种子的作用是：记录点阵图像中哪些位置需要嵌入防伪特征信息，从而实现基于该种子的防伪特征信息嵌入和防伪检测时在棋盘格中的准确定位。

本实施例计算防伪信息定位种子的方法如图2所示，具体包括：

步骤3.1）应用UTF-8、ISO08859-1等公有的编码算法，将码值字符串转换成byte数组，比如将字符串http://chinawecode.com/tpid/00000000000000000000000000000000按照UTF-8字符编码算法，通过计算机Java开发工具包标准程序接口编程可得到byte数组[97, 98, 99, 100, 49, 50, 51, -24]；

步骤3.2）取byte数组中的前或后8位放入种子数组；

步骤3.3）将种子数组转换为长整型作为防伪信息定位种子，比如取byte数组[97,98, 99, 100, 49, 50, 51, -24]的前8位转换成“1786060364”作为随机算法的种子，即防伪信息定位种子。

步骤4）对点阵图像进行倍增扩大，得到点阵棋盘格图像；如图6所示，倍增扩大的方式为宽高等比例扩大，比如原本点阵图像中的棋盘格由1*1像素格构成，倍增扩大后可将其转换成2*2、3*3、4*4、5*5等像素格组成的点阵棋盘格图像，即以前以1*1的像素格代表的一个深色或浅色棋盘格现在用N*N个像素格等比例扩大来表示，图像的颜色特征形状前后保持一致（具体请参见图10，由于图10可知，色块倍增后的视觉形态并未改变，只是棋盘格的尺寸倍增扩大），以便用于在深色棋盘格区域或浅色棋盘格区域内全部或者部分被嵌入防伪特征信息，并存储该倍数N到服务器。

步骤5）将防伪特征信息嵌入到点阵棋盘格图像上的防伪信息定位种子所定位的位置处，得到最终的防伪码图像。本实施例中，防伪特征信息分为鲁棒性防伪特征信息和脆弱性防伪特征信息。

本实施例将鲁棒性和/或脆弱性防伪特征信息嵌入到点阵棋盘格图像上的方法步骤如图3所示，具体包括：

步骤5.1）根据防伪信息定位种子，计算待嵌入的防伪特征信息在点阵棋盘格图像上的随机分布位置；

计算待嵌入的防伪特征信息在点阵棋盘格图像上的随机分布位置的方法如图4所示，具体步骤包括：

步骤5.11）以从左到右、从上到下的方式遍历倍增后的点阵棋盘格图像中的每一个棋盘格，并以防伪信息定位种子作为随机算法的种子生成每个棋盘格对应的随机数；

本实施例中，随机算法函数的Java代码为：

// 随机数算法需要一个长整型参数作为种子

private long mSeed;

// 取7^5

private static final long a = 16807L;

// 针对目前计算机32位系统，取2^31-1

private static final long m = 2147483647L;

private static final long q = 127773L;

private static final long r = 2836L;

private static final long t = 1835L;

public void setSeed(long seed)

{

mSeed = seed % m;

}

//获得下一个随机数

public long next()

{

mSeed = a * (mSeed % q) - r * (mSeed / q);

if (mSeed < 0)

{

mSeed +=m;

}

return mSeed + t;

}

这里需要说明的是，若对点阵图像进行倍增扩大后的点阵棋盘格图像中的棋盘格格子数为100*100，则需要执行10000次以上代码的next函数得到10000个随机数，且需要满足该种子获取的10000个随机数所组成的序列是恒等的，即生成防伪定位信息种子后获取的10000个随机数的序列和防伪检测时所用相同的种子得到的随机数序列一致，从而能够准确记录图像中哪些棋盘格应当嵌入防伪特征

步骤5.12）针对每个随机数对10求余数m；比如以上述的“1786060364”作为随机算法的种子获取到的随机数为“1786060364%2147483647”为例，对该随机数对10求余数得到的余数m为“1786060364”。

步骤5.13）判断余数m的数值是否与有效余数（有效余数为1-9中的任意一个整数）的数值相同，

若是，则将余数m对应的棋盘格确定为待嵌入防伪特征信息的一随机分布位置；

若否，则判定余数m对应的棋盘格不必嵌入防伪特征信息。

请继续参照图3，将鲁棒性和/或脆弱性防伪特征信息嵌入到点阵棋盘格图像上的方法还包括：

步骤5.2）将防伪特征信息嵌入到所计算的对应的棋盘格位置中。

具体地，如图5所示，将防伪特征信息嵌入到对应的棋盘格位置处的方法具体包括：

步骤5.21）对待嵌入防伪特征信息的深色棋盘格进行图像模板替换；深色棋盘格对应的图像模板（深色棋盘格拟替换的图像模板示意图请参照图11）的设定要求为：满足深色面积大于50%的任意图像，即模板图像中的深色像素格数量与像素格总数的比例需大于50%。图像模板可以根据具体要求在棋盘格内预设多种形态，如图7中的3*3棋盘格中的十字形和回字形，分别满足深色（深色浅色是一个相对概念，比如人们通常将黑色视为深色，将白色、米黄色视为浅色）像素格子数量与棋盘格内像素总量的除值5/8和7/8均大于50%的要求，以及图7中的4*4的十字形和6*6的回字形棋盘格，深色面积分别为12/16和32/36，均满足深色面积大于50%的要求，所以将图7中的棋盘格视为深色棋盘格。

图像模板替换的目的在于构造防伪细节，使得本发明提供的防伪码图像被伪造时经过直方图统计会出现区间偏移，从而增加防伪性能。

步骤5.22）对待嵌入防伪特征信息的浅色棋盘格做分类，以确定不同类型的浅色棋盘格分别对应的拟替换图像模板（浅色棋盘格拟替换的图像模板示意图请参照图12）；

本实施例对待嵌入防伪特征信息的浅色棋盘格做分类的方法为：

若是，则将当前的浅色棋盘格确定为待嵌入鲁棒性防伪特征信息的棋盘格；

若否，则将当前的浅色棋盘格确定为待嵌入脆弱性防伪特征信息的棋盘格。

本实施例确定待嵌入鲁棒性防伪特征信息的浅色棋盘格拟替换的图像模板的方法优选为：

将图像灰度分级为0-255即256级，选取灰度值在144-192之间的任意一种或多种颜色作为拟替换的图像模板内的每个像素的可选颜色并填充，完成颜色填充后即形成待嵌入鲁棒性防伪特征信息的浅色棋盘格可替换的图像模板。

本实施例确定待嵌入脆弱性防伪特征信息的浅色棋盘格拟替换的图像模板的方法优选为：

选取灰度值在192-240之间的任意一种或多种颜色作为拟替换的图像模板内的每个像素的可选颜色并填充，完成颜色填充后即形成待嵌入脆弱性防伪特征信息的浅色棋盘格可替换的图像模板。

需要说明的是，图像模板中的像素点的灰度值也可以基于原始的棋盘格图像的颜色信息计算而得，计算公式为：

上述公式中，

表示待计算的灰度值；

为原始棋盘格图像在R通道的颜色信息；

为原始棋盘格图像在G通道的颜色信息；

为原始棋盘格图像在B通道的颜色信息。

优选情况下，图像模板中的每个像素的灰度值相同，选取同等灰度的好处是不会影响稀疏矩阵解码的准确率。

另外，设置鲁棒性防伪特征信息和脆弱性防伪特征信息，是考虑通常伪造过程是对空间与的线性运算，所以要做相应的对抗只需要在灰度的明调部分和暗调部分分别设置检测区域，就可以识别出单一方向明显处理的偏差，因此在更加专业的伪造人士通过高精度扫描及经过一定的图像处理后再印刷尝试反推时，给其增加干扰和陷阱。

步骤5.23）将各图像模板替换到对应的原色块位置，完成对棋盘格的防伪特征信息嵌入。以灰度值作为防伪特征信息时，图像模板被替换到对应的原色块位置后，防伪特征信息即被嵌入到指定的位置。图8是对鲁棒性及脆弱性防伪特征区域进行分类的示意图，图8中的数值“1”所在的像素位置表示被分类为待嵌入鲁棒性防伪特征信息，数值“0”所在的像素位置表示被分类为待嵌入脆弱性防伪特征信息。以图像模板形式嵌入防伪特征信息可带来的效果是，在不影响稀疏点阵解码的同时，提高了复制品颜色加深导致解码出错的概率。不同样式图像模板嵌入到点阵棋盘格图像后的示意图，请参照图9。

优选地，将防伪码生成阶段得到的防伪信息定位种子存储到服务器数据库作为备份，以待后续防伪码检测阶段的验证比对。防伪信息定位种子可被下载或者在检测端计算而得，作为码值校验依据备用。

三、防伪码赋码阶段

本发明对于防伪码赋码具有以下三个环节：

（1）设置防伪特征标准，防伪特征标准包括但不限于下棋盘格区域内像素平均灰度的阈值、棋盘格代表点间距离、角度、棋盘格内图像模板的形状、圆度、凸度等。防伪特征标准可分为鲁棒性防伪特征区间上下限值、脆弱性防伪特征区间上下限值，分别与上述可嵌入的鲁棒性防伪特征信息、脆弱性防伪特征信息对应。

若无印（防伪码图像印刷）后采集过程，则将生成的防伪特征上限值和下限值存储到服务器上，在检测防伪码时作比对使用；

若有印后采集过程，则采取系统自动校正或根据赋码场景、印刷批次的实际规律、整体趋势对防伪特征标准进行人工调整。

比如，以“棋盘格代表点间距离、角度”为防伪特征的实施实例为：选取棋盘格图像中任意待嵌入防伪特征信息的棋盘格中心点像素位置与其他附近的待嵌入防伪特征信息的棋盘格中心点像素或码图自身深色棋盘格中心点像素，将点与点之间的距离和夹角作为参数，代入如下公式作透视变化计算：

为透视变换后点的坐标位置，

为原图像中点的坐标位置，其中

取1；

为透视变换参数矩阵，其中

表示线性变换参数，用于图像的缩放与旋转，

表示平移参数，

表示透视变换参数，

为固定值1。

以及根据透视变换后的对应的点，反推出透视变化的公式系数：

此公式为上一公式的重写格式，其中主要符号的含义同上公式相同。

其中得值

为在以上一公式中令

为1的平面上，

对应的横纵坐标，即最终的透视变换结果。

为该系数设置命中区间上限值和下限值。优选但不是必须的，将透视变换系数s规定在[0,1]之间，设定其上限值和下限值分别为 s+0.12与s-0.12。如果防伪检测时计算出的系数在区间范围内，则判定为该若干点命中，否则为不命中。

如上所述的透视变换系数s求解过程：设

分别为透视变换前后的n个对应点构成的向量，则

为向量

的余弦距离，即：

设置防伪特征标准能够带来以下有益效果：

常规的防伪码复制方式采用高精度扫描仪扫描或单一视角源如高清设备头拍照实现。其中高精度扫描仪如果精度过高比如超过600dpi会增加很多图像噪点，影响图像复制还原效果，随着目前高清摄像头的普及，伪造者可能采用高清摄像头进行图像采集，而高清摄像通常会发生由于摄像头结构带来的图像畸变与几何上的透视变换，如图像的中心与四角会产生径向畸变与切向畸变，出现将正方形拍成一定细微程度的梯形，将圆形拍成一定细微程度的椭圆等现象。设置防伪特征标准能够达到防复制效果的原理是：如果通过畸变的图像去印刷，再次使用防伪检测设备检测时会发生二次畸变放大现象，通过透视变化公式将可反推出图像经过了多次畸变，以及通过第二次畸变极有可能偏移出所设定的区间，从而达到防复制效果。

（2）对印后防伪特征值进行校正：包括根据包装生产线场景可选择全部或抽样采集码图的印后防伪特征，对其进行防伪特征值计算、防伪特征值上传、防伪特征值统计等操作，以对防伪特征值进行校正，提高防伪特征检测的成功率。

对印后防伪特征值进行校正能够带来的有益效果是：印制在不同印刷品或者同个印刷品的不同批次上的码图可能会受到温度、油墨等诸多不可控因素的影响，导致存在印刷色差或者位置偏移等现象。所以对防伪特征值进行校正能够解决上述的这些问题。

（3）设定防伪特征评分缺省阈值，按需根据该赋码场景或印刷批次的实际整体趋势随时进行人工调整。

优选地，考虑到印刷过程的不可控性和嵌入防伪信息的棋盘格不会超过1000个，阈值设定不超过99%。

四、防伪码检测阶段。

防伪码检测包括以下四个环节：

（1）采集印刷品上的防伪码图像；

（2）通过码制解码算法获取防伪码图像的码值；

（3）从服务端下载码防伪参数，包括防伪信息定位种子、鲁棒性防伪特征图像模板及其区间上下限值、脆弱性防伪特征图像模板及区间上下限值、防伪特征评分阈值、该码值防伪图像生成时所倍增的倍数N等。

对下载的防伪信息定位种子和根据码值计算的防伪信息定位种子进行比对，如果完全一样则验证通过，如果不一样，则判定产品为疑似伪货。

本实施例中，防伪参数可以根据一批一码及可选印后采样上传防伪参数、一物一码及其可选全量印后采样上传防伪参数或抽样采样上传防伪参数。

（4）定位防伪特征信息；

基于码制解码算法的定位将采集图像转换成抽正方向的标准图，确保每一个深色棋盘格每条边像素数量为该码值防伪图像生成时所倍增的倍数N。

将根据码值计算所得或者通过服务端下载所得的防伪信息定位种子，计算得出该码制应该嵌入过防伪信息的位置。

以下举一实施例，对防伪特征信息的定位过程进行简要阐述：

针对某码值为某32位字符长度的字符串88888888888888888888888888888888，通过码制生成128*128的点阵图。防伪信息生成阶段会将128*128的原始点阵图倍增为384*384的防伪图像，检测时，图像采集设备采集了1280*720的图片中，将图像中点阵码范围内的有效图像通过码制解码算法中自带的图像处理技术进行方向抽正后，选择代表点从抽正后的原始图将颜色值一一对应的填充在倍增后的384*384的防伪图像中，以便进行与防伪特征信息嵌入逆向的防伪特征提取与计算。

（5）统计未发生防伪特征值中的区间偏移的数量，并根据统计得分设定阈值判定真伪，具体包括以下步骤：对所有应该嵌入过防伪信息位置棋盘格中的图像像素与从服务端下载的防伪特征图像模板进行逐一比对，若该棋盘格中的图像模板计算出生成时选取防伪特征值处于防伪特征标准区间上下限值之间则为命中，否则为不命中如果命中则统计m计数加1，如果在不应该嵌入防伪信息位置的棋盘格中检测出满足防伪图像模板时则统计m计数减1,将最终m除以当前图像应该嵌入防伪信息数量总和sum得到当前评分。若评分大于防伪特征评分阈值则当前防伪算法的鉴伪通过，否则不通过。

需要声明的是，上述具体实施方式仅仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员应该明白，还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等。但是，这些变换只要未背离本发明的精神，都应在本发明的保护范围之内。另外，本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语并不是限制，仅仅是为了便于描述。

Claims

1.一种基于稀疏点阵码的防伪方法，其特征在于，步骤包括：

1）选定待防伪加工的稀疏点阵二维码码制；

3）计算所述待编码信息对应的防伪信息定位种子，以对所述点阵图像中待嵌入防伪特征信息的位置进行定位，具体包括以下步骤：

3.1）将码值字符串转换成byte数组；

3.2）取所述byte数组中的前或后8位放入种子数组；

3.3）将所述种子数组转换为长整型作为所述防伪信息定位种子；

4）对所述点阵图像进行倍增扩大，得到点阵棋盘格图像；

5）将防伪特征信息嵌入到所述点阵棋盘格图像上的所述防伪信息定位种子所定位的位置处，得到最终的防伪码图像；

6）将所述防伪码图像赋码到印刷品上；

7）对印制在所述印刷品上的防伪码进行防伪检测。

2.根据权利要求1所述的基于稀疏点阵码的防伪方法，其特征在于，所述待编码信息为按预设编码规则生成的若干具有唯一性的序列号或者所述序列号与文本拼接形成的组合信息，所述文本包括网站URL前缀。

3.根据权利要求1所述的基于稀疏点阵码的防伪方法，其特征在于，步骤5）中，将所述防伪特征信息嵌入到所述点阵棋盘格图像上的方法步骤具体包括：

4.根据权利要求3所述的基于稀疏点阵码的防伪方法，其特征在于，步骤5.1）中，计算待嵌入的所述防伪特征信息在所述点阵棋盘格图像上的随机分布位置的方法步骤具体包括：

5.12）针对每个所述随机数对10求余数m；

5.13）判断所述余数m的数值是否与有效余数的数值相同，

5.根据权利要求3或4所述的基于稀疏点阵码的防伪方法，其特征在于，步骤5.2）中，将所述防伪特征信息嵌入到对应的棋盘格位置处的方法步骤具体包括：

6.根据权利要求5所述的基于稀疏点阵码的防伪方法，其特征在于，步骤5.21）中，所述图像模板中的深色像素格的数量与像素格总数的比值大于50%。

7.根据权利要求5所述的基于稀疏点阵码的防伪方法，其特征在于，步骤5.22）中，对待嵌入所述防伪特征信息的所述浅色棋盘格做分类的方法为：

判断当前浅色棋盘格上、下、左、右、左上、右上、左下、右下8邻域的棋盘格是否有深色棋盘格，

8.根据权利要求7所述的基于稀疏点阵码的防伪方法，其特征在于，步骤5.22）中，确定待嵌入鲁棒性防伪特征信息的所述浅色棋盘格拟替换的所述图像模板的方法为：

9.根据权利要求1所述的基于稀疏点阵码的防伪方法，其特征在于，所述防伪特征信息包括棋盘格的灰度值、区域大小、通道灰度值、圆度、图形惯性、凸度以及棋盘格与四周最近棋盘格中心的横向和纵向以及斜向上的距离及其所组成的方差、平方差、角度的任意的一种或多种。